Benefits of Enriched Intervention Compared with Standard Care for Patients with Recent-Onset Psychosis: A Metaanalytic Approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the effectiveness of enriched intervention (EI) on symptomatic and functional outcomes, compared with standard care (SC). METHOD: Studies were retrieved from search engines and, using a metaanalytic approach, we compared El trials with SC trials. Eleven EI sample trials (1053 patients) and 6 SC sample trials (500 patients), totalling data from 1553 patients (69% male), were examined. We calculated the effect sizes (ESs) of both symptomatic and functional improvement over a follow-up period of about 1 year. RESULTS: Significant differences between El and SC were observed at follow-up for the improvement of both positive and negative symptoms, respectively: positive, EI = -1.54 (95%CI, -1.63 to -1.45 ) and SC = -1.07 (95%CI, -1.19 to -0.94) (Qbetween = 40.3, df 1, P < 0.001); negative, EI= -0.44 (95%CI, -0.53 to -0.35) and SC = -0.18 (95%Cl, -0.31 to -0.05) (Qbetween = 10.6, df 1, P < 0.01). We also observed a significant difference between the El and the SC groups for functional improvement over the follow-up period with mean EI = 1.11 (95%CI, 0.99 to 1.23) and SC = 0.63 (95%CI, 0.49 to 0.77) (Qbetween = 24.5, df 1, P < 0.001). CONCLUSIONS: There is now quantitative evidence across multiple studies and sites to indicate that Els for patients with recent-onset psychosis are significantly more effective than SC for symptomatic and functional improvement over a period of about 1 year.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».